第5話 スキル物語 「比較して」と言ったら選択肢を深掘りして推奨まで出してきた話
いつ困る？
何かを作ったり直したりするとき、選択肢が3つも4つも出てきて決められないことがあります。
それぞれ一長一短。メリットとデメリットを並べられても、結局「で、どれがいいの？」で止まる。全部自分で調べて比べるのは時間がかかるし、いまいちの選択で後悔するのはもっと嫌です。意思決定のたびにエネルギーを取られるのも、積もり積もって疲れます。
こう言うと起こること
そんなとき「比較して」「メリデメ教えて」「お勧めは？」と言います。
するとAIは、候補を並べて眺めるだけでなく、評価の軸を決めて点数化し、深掘りして、最後に「推奨はこれ・理由はこれ」まで持ってきます。単なる一覧表ではなく、5段階の深さがあります。軽い相談なら候補を固定して比べるだけ。重い決断なら、候補を増やしたり、複数のAIに反対意見を言わせて論争させたり、過去の自分の判断記録と照合して「前に似た局面でどう決めたか」まで引いてきます。
大事なのは、最後まで責任を持って推奨を出すこと。「ふくけいの判断で」で投げ返されない。提案された内容に納得できなければ、深掘りの過程が全部残っているので、どこが違うと感じたのかを指摘してやり直せます。
何が変わるか
「選択肢の羅列を読んで疲れる」から「推奨と理由だけ読んで決める」に変わりました。
決断の質が上がるだけでなく、過去にどう決めてきたかが蓄積されるので、同じ種類の判断で二度同じ議論を繰り返さなくなります。保留した判断も記録に残るので、「あれ、あのときどうするって言ってたっけ？」がなくなります。
<details><summary>▶ 技術的にどうなってるか</summary>
- スキル: sentaku（選択肢の深掘り比較→淘汰→推奨）。5段階の深さ: L1=候補3点固定 → L1.5=案拡張 → L2=評価軸マトリクス → L3=複数LLM弁証論 → L4=過去判断照合
- 連携: brainstorming（設計全体の深掘り）と棲み分け・teian（軽量提案）から深掘り要求を受け取る。multi-llm-review（複数AIレビュー）と組み合わせて集団サボりバイアスにも対抗
- 過去判断照合（L4）: SSOTの判断記録・バックログを照合し「同じ種類の判断で以前どう決めたか」を参照。sentaku L2での実装コスト過大評価バイアスへの注意も運用ルール化
- 経緯: 「提案して」で選択肢だけ並べられて決められない問題を解消するため設計
</details>